8848成人影院,亚洲十八**毛片,456亚洲精品成人影院

數(shù)據(jù)篩選

基于模板匹配與支持矢量機(jī)的人臉檢測(cè) 梁路宏艾海舟肖習(xí)攀葉航軍徐光佑張鈸。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機(jī)（SVM）相結(jié)合的人臉檢測(cè)算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對(duì)進(jìn)行粗篩選

基于模板匹配與支持矢量機(jī)的人臉檢測(cè) 梁路宏艾海舟肖習(xí)攀葉航軍徐光佑張鈸。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機(jī)（SVM）相結(jié)合的人臉檢測(cè)算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對(duì)進(jìn)行粗篩選，然后使用SVM分類器進(jìn)行分類。在模板匹配限定的子空間內(nèi)采用“自舉”方法收集“非人臉”樣本訓(xùn)練SVM，有效地降低了訓(xùn)練的難度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比數(shù)據(jù)表明，該算法是十分有效的。

標(biāo)簽： SVM 模板匹配矢量人臉檢測(cè)

上傳時(shí)間： 2013-11-27

上傳用戶：erkuizhang
DataView 的一個(gè)主要功能是允許在 Windows 窗體和 Web 窗體上進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定。另外

DataView 的一個(gè)主要功能是允許在 Windows 窗體和 Web 窗體上進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定。另外，可自定義 DataView 來表示 DataTable 中數(shù)據(jù)的子集。此功能讓您擁有綁定到同一 DataTable、但顯示不同數(shù)據(jù)版本的兩個(gè)控件。例如，一個(gè)控件可能綁定到顯示表中所有行的 DataView，而另一個(gè)控件可能配置為只顯示已從 DataTable 刪除的行。DataTable 也具有 DefaultView 屬性。它返回表的默認(rèn) DataView。例如，如果希望在表上創(chuàng)建自定義視圖，請(qǐng)?jiān)?DefaultView 返回的 DataView 上設(shè)置 RowFilter。若要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)的篩選和排序視圖，請(qǐng)?jiān)O(shè)置 RowFilter 和 Sort 屬性。然后，使用 Item 屬性返回單個(gè) DataRowView。還可使用 AddNew 和 Delete 方法從行的集合中進(jìn)行添加和刪除。在使用這些方法時(shí)，可設(shè)置 RowStateFilter 屬性以便指定只有已被刪除的行或新行才可由 DataView 顯示。

標(biāo)簽： DataView Windows Web 數(shù)據(jù)綁定

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶：ywqaxiwang
1、利用odbc從excel文件中取數(shù)據(jù)

1、利用odbc從excel文件中取數(shù)據(jù)，并自動(dòng)列出表單名、各字段名，并由用戶篩選。 2、篩選后的結(jié)果，進(jìn)超級(jí)列表框中。 3、易語言編程

標(biāo)簽： excel odbc 數(shù)據(jù)

上傳時(shí)間： 2016-10-15

上傳用戶：xjz632
基于模型—數(shù)據(jù)融合的中國區(qū)域碳水通量動(dòng)態(tài)模擬及分析

準(zhǔn)確量化和預(yù)測(cè)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對(duì)于理解陸氣間相互作用，預(yù)測(cè)未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)具有重要意義。通量觀測(cè)和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測(cè)精度較高，但觀測(cè)范圍局限、站點(diǎn)分布不均勻，易受環(huán)境影響，難以區(qū)域擴(kuò)展；模型模擬可實(shí)現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實(shí)值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測(cè)和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實(shí)值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突破全球動(dòng)態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進(jìn)的模型推廣至中國區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)20002015年中國地區(qū)總初級(jí)生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個(gè)可調(diào)參數(shù)（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個(gè)作用領(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機(jī)獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個(gè)參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點(diǎn)GPP相對(duì)不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對(duì)不確定性RU月變化趨勢(shì)明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個(gè)參數(shù)對(duì)GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合

上傳時(shí)間： 2022-03-16

上傳用戶：shjgzh
無線發(fā)送_接收IC芯片及其數(shù)據(jù)通信技術(shù)選編(2)

本書篩選了1999年以后國內(nèi)幾十種期刊刊中有關(guān)無線數(shù)據(jù)通信、無線發(fā)送、接收IC芯片通信技術(shù)、紅外遙控及數(shù)據(jù)通信枝術(shù)、藍(lán)牙芯片及無線收發(fā)通信技術(shù)等方面的113篇文章，均屬新器件、新技術(shù)、技術(shù)透明度較高的文章。

標(biāo)簽： 無線發(fā)送接收ic 芯片數(shù)據(jù)通信

上傳時(shí)間： 2022-07-16

上傳用戶：
機(jī)械設(shè)計(jì),制造常用數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范實(shí)用手冊(cè) .PDF

機(jī)械設(shè)計(jì),制造常用數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范實(shí)用手冊(cè) .PDF

標(biāo)簽： 機(jī)械設(shè)計(jì) 制造數(shù)據(jù)

上傳時(shí)間： 2013-04-15

上傳用戶：eeworm
ITU-R BT.656數(shù)據(jù)協(xié)議

ITU-R BT.656數(shù)據(jù)協(xié)議

標(biāo)簽： ITU-R 656 BT 數(shù)據(jù)協(xié)議

上傳時(shí)間： 2013-05-22

上傳用戶：eeworm
數(shù)據(jù)壓縮及傳輸編碼軟件速查手冊(cè)

數(shù)據(jù)壓縮及傳輸編碼軟件速查手冊(cè)

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)壓縮傳輸編碼軟件

上傳時(shí)間： 2013-07-02

上傳用戶：eeworm
數(shù)據(jù)圖像壓縮編碼

數(shù)據(jù)圖像壓縮編碼

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 圖像壓縮編碼

上傳時(shí)間： 2013-05-24

上傳用戶：eeworm
基于LabVIEW和OPC的數(shù)據(jù)通信的實(shí)現(xiàn)

基于LabVIEW和OPC的數(shù)據(jù)通信的實(shí)現(xiàn)

標(biāo)簽： LabVIEW OPC 數(shù)據(jù)通信

上傳時(shí)間： 2013-07-14

上傳用戶：eeworm